在測量儀器上經常會用到線性擬合，通過測量的標準儀器標定出幾個點，寫進mcu的flash裡面，比如說採到adc的值500對應標準鹽溶液濃度的10%，1000對應鹽溶液濃度20%，如果測量得知中間的值都是線性的，那麼adc採到的值750，就對應濃度15%。
線性擬合分為兩種情況，一種是整個量程線性度都非常的好，那麼只需計算出乙個k值就好，然後其他的點根據公式就可以計算出來，二是整個量程線性度不好，需要分段計算k值，那麼這就需要多段線性擬合。線性相關的程度可以通過matalab的curvefiting工具來幫你自動計算出k值，然後看rms的大小表示出的相關度的大小，也就是線性擬合出來的誤差。這個curvefiting的使用後面我電腦裝上matalab再在這裡補充上，這個工具確實很重要的。
1、整個量程線性度都很好的情況。
以我之前做過的乙個雷射測距儀的溫度補償為例，首先以室溫25℃測出的距離為標準，溫度公升高距離增加，溫度降低距離減小，比如測得資料如下：
10℃ 900mm
15℃ 902mm
20℃ 904mm
25℃ 906mm
30℃ 908mm
35℃ 910mm
40℃ 912mm
從資料可以看出溫度變化5℃時，距離也會增加或者減小2mm，也就是k=2/5=0.4，那麼首先機器在室溫標準距離時就需要記錄標定時的溫度t，然後補償的時候，根據當時的溫度與標定時的溫度做差，例如當前溫度是32℃，標準時的溫度是25℃，那麼相減就是7攝氏度，然後再乘以0.4，就是變化2.8mm，所以最終的距離就是906mm+2.8mm=908.8mm。實際中的k值計算可以直接通過matalab的curvefitting工具自動計算出來的。
2、多段線性擬合
原理和多段擬合差不多，原因是從曲線看，不同量程段的線性度有差異的，下面我貼一下我的多選線性擬合的**：
u16 fitting_curve(u32 num)//多段線性擬合
; for( number=1; number= numr)
number = numr-1;
kr = (number_2[number] - number_2[number-1]);
kr = kr/(data_buff[number] - data_buff[number-1]);
br = (number_2[number-1] - kr * data_buff[number-1]);
_main_pro.salinity_double = kr * num + br;
result = (u16)_main_pro.salinity_double;
/* if((result%10)<5)
result = result/10;
else
result = result/10 + 1;
if((result_current - result) * (result_current - result) >= 4)
else
*/ return result;
}
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